CC BY
182
Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Economics, 2016; 1 (178): 41-47
УДК 330.46:004.89
JEL C89
DOI: http://dx.doi.org/10.17721/1728-2667.2016/178-1/7
Г. Чорноус, канд. екон. наук, доц.
КиТвський нацюнальний унiверситет iMeHi Тараса Шевченка, КиТв
АГЕНТНА МОДЕЛЬ 1НТЕЛЕКТУАЛЬНО1 1НФОРМАЦ1ЙНО1 СИСТЕМИ УПРАВЛ1ННЯ
В ЕКОНОМ1Ц1
У статт/' до^джено проблему побудови моделi ефективноi шформацшно)' системи управлшня суб'сктами економь ки, яка вiдповiдас пров/'дним тенденцям сучасного економiчного розвитку. Проаналiзовано наявну програмно-техно-логiчну базу для тдтримки управлшських процесв в економц; обфунтовано перспективнсть агентноi багаторiвневоl моделi штелектуальноi шформацшноi системи проактивного управлшня соц/'ально-економ/'чною системою; запропоно-вано структуру вiдnовiдноl моделi та проаналiзовано результаты ii впровадження у практику управлшня.
Ключовi слова: iнформацiйна система управлшня, агентно-орснтований пiдхiд, модель, проактивне управлшня, соц ально-економ чна система.
Постановка проблеми. Глобалiзацiя, шформати-за^я, iнтелектуалiзацiя соцiально-економiчних проце-ciB, активна штегра^я УкраТни у свтовий економiчний проспр потребують застосування адекватних моделей управлшня соцiально-економiчними системами (СЕС), вiдповiдних наукових методiв пiдготовки i прийняття управлшських рiшень. Зростання ефективностi управлшня можна досягти лише на основi пiдвищення змю-товоТ глибини теорш, моделей, iнструментiв, що вико-ристовуються для пiдготовки та ухвалення ршень. Тому актуальним нинi е як пошук перспективних концеп-туальних моделей прийняття управлшських рiшень в СЕС, так i виявлення та повноцшне впровадження вщ-повiдного шструментарю для його пiдтримки.
Особливостi шформацшного забезпечення процесiв прийняття управлiнських ршень у СЕС в умовах фор-мування та розвитку iнформацiйного сусптьства, а са-ме, зростання обсяпв та швидкостi iнформацiйних по-тогав, можливостi накопичення i аналiзу величезних масивiв даних, надають особливих перспектив для здо-буття конкурентних переваг у свппвому економiчному просторi. Проте суб'екти економiки УкраТни в переваж-нiй бiльшостi не готовi до виршення технiчних та управлiнських проблем, пов'язаних з обробкою великих шформацшних масивiв. Тому надзвичайноТ актуальнос-т нинi набувають питання створення на основi ефекти-вних моделей процесу прийняття ршень дiевих шфор-мацшних систем управлiння, Тх iнтеграцiТ у свппвий iнформацiйно-економiчний простiр, що дозволить наць ональним суб'ектам економiки скористатися результатами новп"шх технологiчних досягнень для отримання переваг в конкуренци, сприятиме формуванню конку-рентоспроможноТ нацюнальноТ економiки.
Покращення якостi управлiнських ршень сьогоднi i на перспективу можна досягти через впровадження проактивного мехаызму прийняття управлшських рь шень [1]. В основу такого мехаызму покладено реалiза-цiю цiнностi часу, розширення iнтелектуальних можли-востей людини, динамiчний зв'язок мiж оперативним i стратепчним управлiнням, оперативне прийняття рь шень у точцi бiфуркацiТ, вимiрювання, поспйне покращення i неперервна перевiрка рiшень в умовах, що швидко змiнюються. Сучаснi досягнення 1Т мають висо-кий потенцiал для виршення вiдповiдних завдань, тому розробка шформацшних систем, що пщтримуютьпроак-тивне управлшня СЕС, створюють новi можливостi для оптимiзацiТ процесу прийняття рiшень, ниш перевершуе за актуальнiстю багато шших IТ-проектiв в економiцi.
Аналiз останшх дослiджень та публiкацiй. Проблемам використання iнформацiйних систем в економь цi нинi присвячують дослiдження багато закордонних i вiтчизняних вчених, серед яких Ф. Бурстейн, К. Версе-
лю, М. Мiнеллi, Д. Пауер, В. Плескач, Е. Трахтенгерц, Е. Турбан, С. Устенко, О. Черняк, Р. Шарда [2-9].
Переважна бтьшють науков^в i практикiв переко-наш, що пiдтримка прийняття рiшень у сучасних умовах пов'язана з упровадженням штелектуальних аналiтич-них технологiй, спрямованих на отримання знань, що дозволить покращити якють управлшських ршень, i мае втiлюватися у виглядi сучасних штелектуальних шфор-мацiйних систем управлшня (1СУ) [3-4; 7; 10-12]. В. Вптшський у своему дослщженш [10] визначае осно-внi модулi та iнструментарiй для створення штелектуальних |Су. Дослiдженню гiбридного пiдходу в проекту-ваннi iнтелектуальних 1СУ, що дозволяе синтезувати яксно рiзнi пiдходи до обфунтування рiшень, присвя-чено роботуА. Колесникова та I. Юркова[11].У перспек-тивностi використання пбридних iнтелектуальних систем для виршення комплексних завдань управлiння СЕС дозволяють переконатися числены зразки поед-нання рiзних методiв та iнструментiв штелектуального аналiзу даних (1АД), реалiзованi на практик i представ-ленi у колективнш монографiТ [12]. Вони засвщчують високу економiчну ефективнiсть пiдходу.
Надзвичайно багатообщяючим напрямом у розвитку штегрованих гiбридних систем вважають розподiленi штелектуальы системи, що представляють мультиаген-тний пщхщ у сферi розподiленого штучного штелекту [5; 8; 11; 13]. Хронолопю розвитку концепцп агентно-орiентованого пiдходу та мультиагентних систем представлено у монографп [13]. Практичн впровадження таких систем у рiзних галузях промисловостi, шформа-цiйно-телекомунiкацiйнiй сфер^ у системах державного i оргашзацшного управлiння подано у роботах [8; 13-17] та багатьох шших джерелах. Багато прикг^в застосування пщходу в економiчнiй дiяльностi, особливо щодо лопстики, електронних ринкiв та електронноТ комерцп, представлено у дослiдженнi В. Плескач та Ю. Рогуши-ноТ [5]. Результати функцiонування агентно-орiенто-ваних систем переконують, що такий пщхщ забезпечуе можливють переходу СЕС до пщтримки прийняття рь шень у реальному чаа, дозволяючи пiдняти ефектив-нiсть використання ресурсiв до 20-40% [14].
Аналiз останнiх дослiджень i публiкацiй пiдтверджуе необхiднiсть переходу вщ фрагментарних прикладних дослiджень до фундаментальних узагальнень мехашз-му реалiзацiТ агентно-орiентованого пiдходу щодо синтезу штелектуальних шформацшних систем управлiння СЕС будь-якого рiвня.
Методологiя дослiдження. Унiверсальним методом отримання, опису та використання знань в оргашзацп управлшня СЕС е моделювання. Найперспективншим з огляду на можливост не тльки вибирати найкращщ, а й покращувати вже наявн моделi, методи та алгоритми
© Чорноус Г., 2016
виявився пбридний пiдхiд, що поеднуе в co6i структурну та еволюцмну методики проектування систем.
Реалiзацiя потенцiалу гiбридних iнформацiйних систем неминуче породжуе наугад й технолопчж проблеми системного аналiзу складних об'екпв, процесiв, явищ, з одного боку, та синтезу единого цтого з рiзнорiдних час-тин, з Ышого. Гiбридна система поеднуе спадковi ознаки складного завдання, що випливае з певноТ проблеми, тобто йдеться про функцюнальну неоднорщнють, та спадковi ознаки методiв для вирiшення частин завдання, що викликае ТТ iнструментальну неоднорщнють.
1нформацмы системи проактивного управлiння СЕС як Ытегроваж системи спрямованi на виршення завдань, якi е неоднорщними, проте можуть бути представленi через низку однорщних завдань. Методи виршення од-норiдних завдань (автономнi методи) можна використо-вувати як об'екти-прототипи про сит^ системи.
Описати розробку ЫформацмноТ системи, тобто ба-гатоетапний процес перетворення iнформацiТ про об'ек-ти-оригiнали - складнi практичнi завдання, що е неоднорщними (гетерогенними), через об'екти-прототипи - методи виршення однорщних завдань (автономы методи) у пбридну Ыформацмну систему, мовою математики наразi неможливо. У цьому переконуе теорiя i практика побудови рiзних систем [11-12]. При цьому е можливють представити "життевий цикл" розробки системи вщповщ-но до проблемно-структурноТ методологи.Основними перевагами застосування проблемно-структурноТ методологи синтезу пбридних систем, представлено! А. Колесниковим в робот [11], е те, що вона дае принци-пову можливiсть виршувати без спрощення складнi практичнi завдання, яга посшно виникають у СЕС; приводить до створення со^альних моделей, що самоорга-нiзуються, кожен елемент яких розвиваеться, отримуючи дат i знання вiд iнших елемен^в, дозволяе розробляти моделi систем, релевантн оригiналу, що пщтверджуеть-ся прикладами побудови 1С не лише в економщ^ а й в Ыших предметних областях [12]. ЦЫнють такого пщходу у тому, що вЫ дае змогу створювати й експериментувати з великою гальгастю методiв, яга адаптуються до непере-рвних змЫ у складi та структурi неоднорщних завдань, спрямовуе еволюцiю методiв накопичення, обробки н формаци, моделювання в русло, визначене законами природи, розвитку сусптьства i науки. Це вщкривае шлях до синтезу iнформацiйних систем, здатних виршувати проблеми не лише сьогодення, а таких, що забез-печують можливост щодо майбутнього за рахунок вклю-чення найактуальнших елементiв i методiв, якi з'явля-ються завдяки постiйному виявленню нових, до ^еТ пори невiдомих фундаментальних закоыв розвитку i поведiнки СЕС, в яких тюно переплiтаеться природа, людина i створена нею техшка i технологiя.
Метою даного дослщження е побудова моделi ба-гаторiвневоТ iнформацiйноТ системи проактивного управлiння, створення якоТ ^рунтуеться на iнтеграцiТ 1АД, iнших новiтнiх 1Т та використанж агентного пщхо-ду, що за рахунок розподтеноТ iнтелектуальноТ пщтри-мки ршень дозволяе забезпечити розробку об^рунто-ваних своечасних управлiнських рiшень у СЕС. Окрес-лена мета потребуе виршення наступних завдань: про-аналiзувати наявну програмно-технологiчну базу для пщтримки управлiнських процесiв в економiцi; об^рун-тувати перспективнiсть агентноТ багаторiвневоТ моделi iнформацiйноТ системи проактивного управлiння СЕС; представити вщповщну модель та приклади ТТ впрова-дження. В основу процеав розробки агентноТ моделi ЫформацшноТ системи управлiння СЕС покладемо життевий цикл проблемно-структурноТ методологи синтезу Ытегрованих пбридних Ытелектуальних систем.
Результати. Для пщтримки процесу прийняття ефе-ктивних управлiнських рiшень у СЕС створено багато прикладних систем, що виршують завдання рiзного масштабу. Сучасне управлЫня може бути побудовано вщповщно до оцiнки продуктивностi (Business Performance Management, BPM), на базi процеав (Business Proccess Management, BPM) або сервiсiв, що надаються бiзнесу (BusinessServiceManagement, BSM), вiдповiдно до ланцюжкiв поставок (Supply Chain Management, SCM), з урахуванням вiдносин з клieнтами (CustomerRelationshipManagement, CRM), життевого циклу виробiв (ProductLifecycleManagement, PLM), у вiдповiдностi до контенту (Enterprise Content Management, ECM) або знань (Enterprise Knowledge Management, EKM) тощо. Кожному напряму вщповщае велика ктьгасть програмних додаткiв: вiд базових бух-галтерських до ERP (EnterpriseResourcePlanning), а також ECM, EMM, SSTD, EAM, MES, WMS, CMMS, HRM, CTMS та Ыших корисних спецiалiзованих систем. За даними ForresterResearch, близько половини опита-них аналiтиками оргажзацм використовують вiд трьох до п'яти рiзних систем, близько 10% мають вiд шести до дев'яти продукпв, а 15% впровадили десять i бтьше рiшень. Для досягнення системносп у використаннi такоТ великоТ галькост рiзних продуктiв створено цiлий технолопчний напрям - iнтеграцiя корпоративних дода-ткiв (EnterpriseApplicationIntegration, EAI).
Проведене дослщження дозволяе видтити чотири основнi рiвнi систем, якi, поеднуючись у корпоративну Ыформацшну систему, забезпечують пiдтримку прийняття управлЫських рiшень: IТ-iнфраструктура (СУБД, сервери додатгав, Workflow, Middleware, SOA та iн.), операцiйне управлiння (системи оперативного контролю, планування i транзакцш ERP, cRm, SCM, HCM та ík), оперативне управлiння (системи планування, бю-джетування, прогнозування, аналiзу iнформацiï ABC, ABM, BI та Ы.), стратегiчне управлiння (системи для пщтримки стратепчних цiлей BSC, CPM, EPM, BPM та ík).B останн кiлька рокiв виникла тенденцiя переходу вщ розрiзнених систем пiдтримки прийняття оператив-них та стратегiчних ршень до комплексних пакетiв -аналiтичних платформ бiзнес-iнтелекту (Business Intelligence, BI) [3; 7].
Зважаючи на прикладну спрямованiсть В1-систем, Тх доволi часто ототожнюють з системами пiдтримки прийняття ршень (СППР, англшський термiн Decision Support Systems, DSS). Концеп^я СППР виникла в 70-т роки ХХ столбя i передбачае створення систем-порадникiв для вiдповiдальних осiб [2; 6; 7].
СППР набули широкого застосування в економках рiзних краТ'н, причому Тхня кiлькiсть постiйно зростае. Найбтьша частка комп'ютерноТ пiдтримки припадае на стратепчне планування, управлiння i розвиток пщпри-емств, операцiйне управлшня й розподiл ресурсiв. Створено також достатньо ефективних галузевих та регюнальних систем [2].
Варто погодитися з дослщниками, яга вважають ви-значальним кроком у розвитку комп'ютерних технолопй управлЫня створення iнформацiйних систем, що не лише генерують ршення, а й формують управлЫсьга впли-ви, контролюють Тхню ефективнiсть та здмснюють монь торинг, - 1СУ). Сучасна концепцiя 1СУ творчо поеднуе елементи пiдходiв пiдтримки прийняття ршень, прийняття ршень, колепальноТ' пщтримки ршень та Ышк
Розвиток технолопй пщтримки прийняття ршень тривае на тги значних глобальних технолопчних зру-шень, що обумовлюе необхiднiсть врахування сучасних трендiв при побудовi 1СУ - мобiльних, хмарових, со^а-льних технолопй та технологи "великих даних", яку ще
називають управлiнням iнформацieю, що передбачае обробку великих обсягiв неструктурованих даних, ана-лiтику у реальному чаа, iнтерактивну вiзуалiзацiю даних тощо [4]. Проекти "великих даних" стосуються як питань можливостей Ух швидко'1' обробки в реальному чаа, так i реалiзацiï новiтнiх методiв аналiзу, до яких належить 1АД.Тобто пiдтримка прийняття рiшень у су-часних умовах нерозривно пов'язана з упровадженням нов^шх iнтелектуальних аналiтичних технолопй.
Результати дослщжень, представлених нами в мо-нографи [1], продемонстрували, що на сучасному етап розвитку ¡нформацмного суспiльства розроблено поту-жну програмно-техшчну та технологiчну базу для пщтримки управлЫських процесiв в економщ^ бiльшiсть основних здобуткiв уже впроваджено в Украшк Покра-щення якост управлiнських рiшень сьогоднi i на перспективу можна досягти через впровадження проактивного мехаызму прийняття управлЫських рiшень на ос-новi новiтнiх технiчних i технологiчних досягнень. Спе-цифiчнi риси проактивного управлЫня потребують перегляду та удосконалення пiдходiв до синтезу 1СУ.
Поеднання оперативного i стратепчного управлiння в едишй системi передбачае реалiзацiю нею вщповщ-них функцiй: забезпечення взаемопов'язаност потокiв iнформацiï мiж рiзними рiвнями управлiння СЕС; об^ру-нтування характеру i величини стратепчних та опера-тивних впливiв, |'х реалiзацiя; визначення ефективност оперативних впливiв щодо реалiзацiï обраноТ стратеги; оцiнка успiшностi реалiзацiï стратеги в досягненнi поставлено!' мети; забезпечення пiдтримки змiни стратеги у разi неможливостi досягнення мети за допомогою поточно! стратеги, а також при виникненн загроз або можливостей; забезпечення пщтримки змЫи мети, досягнення яко'1' стае нереальним або невигщним; об^рун-тування стратепчних ршень, що реалiзують виконання мети; формування параметрiв стратегiчних рiшень на основi оцiнок ефективностi оперативних впливiв; визначення характеру й величини оперативних впливiв зале-жно вщ оцiнок ефективностi реалiзацiï стратегiй; забезпечення модифкаци мети, стратеги та оперативних впливiв залежно вiд Ух ефективностг
Аналiз ефективностi оперативних впливiв, прави-льностi реалiзованих стратегiй i ступеня успшност досягнення мети можуть провадитись за рiзними кри-терiями, але при цьому повинна забезпечуватися од-ночасна (паралельна) реалiзацiя взаемозв'язку вах трьох рiвнiв прийняття ршень: оперативного, стратепчного, цтепокпадаючого.
Щоб досягти такого ефекту, 1СУ мае формувати едину ¡нформацмну картину - ¡нформацшний образ СЕС, який нами запропоновано представляти у виглядi конф^ураци "проект-процес-середовище" [1], рiвнi яко! пов'язан iз вибором цiлей, стратегiй, оперативних рь шень вiдповiдно, та проводити неперервний моыторинг стану СЕС. Важливим завданням 1СУ е також подготовка альтернативних ефективних конфiгурацiй СЕС, яга можуть бути оперативно впроваджен в умовах загроз або появи можливостей. Розробка таких варiантiв мае базуватися на основi ¡нтелектуального аналiзу величе-зних обсягiв рiзноманiтноï ¡нформаци, що стосуеться СЕС, виявлення з цПе! iнформацiï латентного змiсту, знань щодо кожного рiвня конфiгурацiï [3].
Для виршення завдань проактивного управлЫня синтезована 1СУ мае поеднати тага новггш технологiчнi надбання, як 1АД; мобтьш технологи; технологiï моде-лювання, пщтримки рiшень та реалiзацiï управлЫських впливПв в масштабi реального часу, а також ¡нтегрувати пщходи як пщтримки, так i суто прийняття ршень.
При пщтримц глобальних i локальних стратепчних ршень важливе значення мае пщказка, пропозицт, що формулюе СППР для компетентних оаб, пропонуючи перелiк рiшень, генерованих на основ! формалiзованих методiв, яга ^рунтуються на поглибленому аналiзi ¡нфо-рмацiйного образу системи, або застосовуваних в ана-лопчних ситуацiях, а також варiанти рiшень, що вщки-далися ранше. До прийняття велико!' галькост стандар-тних оперативних рiшень, що не передбачають поглиб-леного аналiзу ситуаци, що склалася в СЕС, доцтьно використати пщхщ автоматичного прийняття ршень.
Осгальки бтьшють завдань проактивного управлш-ня мають вирiшуватися в реальному час за умов гру-пового процесу прийняття ршень на рЬних рвнях управлiння, то вщповщнш 1СУ природно мати розподь лену структуру, тобто представлятися мережею, що поеднуе основы складовi ¡нтелектуальних ¡нформа-цшних систем та працюе у масштабi реального часу. Особливост комп'ютерно! пщтримки проактивного мехашзму прийняття рiшень дозволяють синтезувати 1СУ у виглядП ¡нтелектуально! системи, що складаеть-ся з багатьох модулв, поеднаних за рахунок ¡нформа-цмно! та iнтелектуальноï ¡нтеграци. Серед складових таких систем можуть бути ситуацмш центри, обладна-н всiма необхiдними мультимедiйними засобами, що забезпечують швидке та глибоке "занурення" спеца-лютПв в ситуацiю та отримання в такий споаб об^рун-тованого рiшення; локальнi СППР; В1-платформи; пщ-системи корпоративно!' iнформацiйноï системи, яга на-дають допомогу в пщтримц локальних стратегiчних рiшень; локальн системи прийняття оперативних рь шень; аналПтичн платформи та рПзн програмн додатки.
Таким чином, в основу розроблення вщповщних 1СУ доцтьно покласти пбридний пщхщ, що дозволить по-еднати переваги напрацьованого програмного забезпе-чення пщтримки прийняття ршень, синтезувати ягасно рЬы пщходи до обфунтування ршень, комбЫувати рПзн ¡нтелектуальн методи та модели широко залучити пбридн алгоритми.Як модель тако! системи пропонуе-мо обрати мережеву структуру з колективною взаемо-дПею програмних модулю, що забезпечуе можливють паралельного виконання операцм як на рПвн ухвалення певного виду ршення, так i на всм управлЫсьгай вертикал! - вщ визначення цл до оперативного впливу, та реалЬувати агентно-орюнтований пщхщ, який призво-дить до виникнення багаторюневого поеднання апарат-них, програмних, концептуальних сутностей, що утво-рюють гетерогенну структуру глобального ¡нформацй ного простору, дозволяе будувати дуже велик вщкритп гнучга, надшы, продуктивн системи, кожен компонент яких працюе повнютю автономно, але при необхщност координуе свою роботу з ¡ншими системами [5]. Агенти створюються i знищуються у вщповщност до потреб виконання певних завдань, мережева архПтектура аген-тно-орПентованих систем (АОС) дозволяе новим агентам пщключатися до системи "на льоту" (або ¡снуючим вщключатися) без зупинки та перезапуску ¡нших струк-турних елементПв системи.Нин АОС являють собою глобально розподтеы та взаемопов'язан сукупност програмних та апаратних систем, що мютять значну гальгасть компонент, це визначае зростаючу склад-нють Ух розробки, впровадження та експлуатаци.
Приклади функцюнуючих в СЕС агентних систем демонструють, що основними Ух перевагами е високий рвень гнучкост та оперативности адаптивнють до змн них умов середовища, високий потенцПал ¡нтегрованост i взаемоди з ¡ншими системами, пщвищення продуктивности тощо. Мультиагентний пщхщ пщтримуе непере-рвне управлПння в реальному чаа з швидкою та гнуч-
кою реащею на поди, допомагае знизити залежнють вiд персоналiй в прийняттi ршень, створюе надiйну та масштабовану платформу для росту складност розв'я-зуваних задач та розвитку дiяльностi.Реалiзацiя агент-них технологiй для побудови Штелектуальних систем мае багато переваг, з нею пов'язують найбiльшi перс-пективи переходу вщ просторiв даних до просторiв знань в глобальних i локальних мережах. Створюван на !х основi комп,ютернi системи використовують прин-ципи самооргашзацп й еволюцп. Технолопя легко штег-руеться з сучасними системами комушкацш, будь-якими 1нтернет-сервюами.
Разом з визначальними позитивними рисами АОС, вони мають низку недолив (непрозорiсть процесу отримання рiшення, можливють невдалого завершення функцiонально правильно'! дм агентiв тощо). При цьому для зменшення негативного впливу ми пропонуемо ко-ординувати зв'язки мiж технолопчними i функцюналь-ними елементами 1СУ, передбачати можливiсть до-опрацьовувати ршення через iнтерактивнi процедури.
Агентно-орiентований пщхщ мае вс пiдстави для покладання його в основу розроблення моделi 1СУ в економiцi.
В цтому агентну модель 1СУ можна подати у вигля-дi множини з таких елемен^в:
MAS = (AG, env, com),
де AG = (agv ag2,..., agn) - агенти, env - середовище системи, com - зв'язки мiж середовищем та агентами.
Кожного агента agi, i = 1, n, можна описати за до-помогою чотирьох елемен^в:
agj = (Statej, Xi, Yi, Process¡),
де State; - множина змЫних, що повнiстю визначають ag;, X, Yi - входи та виходи ag;, пщмножини State;,
елементи яких пов'язан з env, Processi - автономний метод, що виконуе вщповщш змши над State;.
Середовище env може бути подане через елементи:
env = (Stateenv, Processenv) ■
Важливою особливютю такого подання середовища е те, що воно саме по собi активне, мютить свiй влас-ний Processenv, котрий може змшювати Stateenv неза-
лежно вщ агентiв, що входять до цього середовища.
Структуры елементи середовища env можуть бути представлен корпоративними базами та сховищами даних, базою знань та базою моделей, рiзними транза-кцшними та анал^ичними системами, поштовими серверами, системами документообiгу тощо.
Агентна 1СУ складаеться з пщсистем, в кожнiй з яких у режимi реального часу взаемодiють множина простих i необов'язково iнтелектуальних аген^в. Ви-ходячи з ïхнiх функцш, усiх агентiв системи можна роздтити на групи: агенти збирання даних, агенти мошторингу, агенти пошуку ршень, агенти моделю-вання, агенти впливiв, агенти вивчення преференцiй користувача та агенти презентацш.
Для ефективноï взаемодп мiж рiвнями уnравлiння СЕС, представлено!' у виглядi конфiгурацiï "проект-процес-середовище", при nроектуваннi 1СУ може вико-ристовуватись концеnцiя багаторiвневих штелектуаль-них систем. Багаторiвневий niдхiд реалiзуе модель взаемодп, в якм набiр складових комnонентiв штелектуа-льно! системи взаемодiе i обмiнюеться знаннями в де-якому внутрiшньому nредставленнi■
Використовуючи такий багаторiвневий niдхiд, агентну модель 1СУ можна умовно розбити на три рiвнi -проект, процес, середовище, кожен з яких вщповщае за прийняття цтепокладаючих, стратепчних та оператив-них рiшень вщповщно, i на кожному з яких взаемод^ть вiдnовiднi агенти (рис. 1).
Джерело: створено автором
Призначення рЬних груп агентПв дозволяе об'еднати |'х в рПзн функцюнальы пщсистеми 1СУ.
Пщсистема [S1] вщповщае за формування i аналЬ образу СЕС. В середовищП цПе! пщсистеми взаемодь ють мПж собою агенти збирання даних, що представ-ляють собою програми, яга здшснюють збПр та консо-лщацПю ¡нформаци для виршення завдань 1СУ. Можна видтити галька видв агентПв збору ¡нформаци, дтль-нють яких пов'язана з наповненням сховищ даних та оперативно! бази даних. Зона вщповщальност рЬних груп таких агентв включае збирання внутршшх даних (результати дПяльност СЕС, Ух пошук здшснюеться з внутршшх оперативних джерел даних та на основ! технологи M2M) та зовншшх даних (¡нформаци, що отримуеться ¡з зовншшх джерел i вщображае загаль-ний стан розвитку свПтово'! економки, галузей нацюна-льно! економки, дан екосистеми тощо).
Процес коректно! передач! даних вщ розглядуваних груп агентПв до оперативно! бази даних та сховища даних вщбуваеться ¡з застосуванням процедур заванта-ження даних (ETL-процедур, що виршують завдання вилучення даних з рЬнотипних джерел, !х перетворен-ня до вигляду, придатного для зберПгання в певнш структур!, а також завантаження до вщповщно! бази даних, або ELT-процедур, що здшснюють трансформацю даних без ïï зберПгання в транспортнш области
Агенти збирання даних найчастше проектують як когытивнк Використання ¡нтелектуальних агентю при пошуку та зборП ¡нформаци мае низку переваг [17]. Вва-жаемо перспективною також взаемодю пбридних аген-тПв або багатьох реактивних агентю збирання даних, якщо процедура пошуку е чпжо формалПзованою.
Агенти моделювання, що взаемодПють в середо-вищП пщсистеми моделювання ршень [S2], демон-струють високу результативнють в сво'ш ¡нтелектуаль-нш реалПзаци. Вони навчаються на досвщП i можуть запропонувати найбтьш придатну модель обчислень та аналЬу, у тому числП й пбридну. Доцтьно створити галька видв ¡нтелектуальних агентПв моделювання, що вщповщають рПзним завданням аналПзу даних. Зважа-ючи на складнють розробки ¡нтелектуальних агентв моделювання, доволП часто !х можна замшити пбрид-ними структурами, тодП доцтьно створювати галькох агентПв для розв'язання одше! задач! з подальшим узагальненням !х результата. Ще одним варПантом реалПзаци агентв моделювання е реактивна структура. Агент-координатор може створювати багатьох реактивних агентв, що дае можливють одержати певний набф альтернатив, що у пщсумку може бути узагаль-нений агентом аналПзу результат моделювання за алгоритмами, подПбними до ансамблю моделей.
Агенти пошуку правил i прецедентв виступають як складов! пщсистеми пошуку ршень в базП знань [S3]. Вони можуть бути реактивними, створювати в процес виршення висунутих перед ними завдань ансамбль агентю; також можливП агенти з пбридною структурою.
В бтьшост реактивы структури характеры i для агентв впливу, що функцюнують в середовищП пщсистеми формування i реалЬацп управлЫських впливПв
[54] та агентПв презентацш з ¡нтерфейсно! пщсистеми
[55]. Виршуваш ними завдання можуть бути реалЬова-н незначною гальгастю реактивних агентв або агентПв з пбридною структурою.
Агенти вивчення преференцш користувача мають бути когытивними, лише в тагай реалПзаци вони можуть виконати поставлен! перед ними завдання. Накопичення
та обробка знань таких агентв здмснюеться на основ! бази знань [KB], наприклад, ¡з застосуванням онтолопй.
У межах 1СУ-агентПв може використовуватись такий допомПжний ¡нструментарш як тригери (наприклад, ак-тивПзуються до та пюля запуску агента та сприяють ав-томатичнш ¡нтеграци рПзних компонента системи); фь льтри (формують робочу вибфку даних); умовна метрика (активЬуе дП1 агента).
Такишнструментаршможе бути вттений у функцю-нал агента-координатора, якийповиненматипбридну структуру. Вщповщний мета-агент може самостшно розподтяти завдання мПж агентами-виконавцями або влаштовувати розподт через змагання агентв, коор-динуючи i контролюючи !х ди. До функцш мета-агента можна включити створення та знищення агентю пев-ного виду. Мета-агенти узгоджують дтльнють агентПв свого рвня, а також пщтримують ¡нформацшний зв'я-зок мПж рПвнями управлшня.
Обираючи структуру 1СУ, в кожному конкретному випадку потрПбно розумПти, що залучення велико! галь-кост реактивних агентв потребуе значних обчислюва-льних потужностей, а використання когштивних агентПв пов'язано з необхщнютю пщтримки !х ментально! пщсистеми. Використання пбридних структур в бтьшосл випадгав е рацюнальним варПантом будови агентПв.
Розробка конфПгурацп 1СУ, що створюеться для виршення завдань конкретно! СЕС, е складним проце-сом, який передбачае глибоке дослщження як особли-востей функцюнування системи, так i особливостей реалЬацп управлПння нею.
На основ! запропоновано! агентно! моделП 1СУ нами розроблено та протестовано АОС для управлшня маршрутом та цшою перевезень для транспортного пщприемства [15] та дПагностики стану фармацевтич-ного пщприемства [16]. Побудоваш АОС поеднують переваги систем, орПентованих на знання, дат i моде-лП; система для фармацевтичного пщприемства вттюе багаторвневий пПдхПд. Експерименти, проведен! на побудованих АОС, переконують у значному економм-ному ефектП вПд !х використання.
Запропонований пщхщ до побудови АОС було ¡мп-лементовано на одному з потужних вПтчизняних пщ-приемств фармацевтично! галузП, при цьому ïï компо-ненти були ¡нтегрованП в 1Тчнфраструктуру пПдприемс-тва на основ! SAP NetWeaver. Розрахунки продемонс-трували, що впровадження АОС в першому роцП про-мислово!' експлуатацiï дозволить повнютю покрити витрати на ïï розробку.
Результати дПяльностП впроваджених АОС пщтвер-джують перспективнПсть мультиагентноï технологи при створенн 1СУ в економщп Огляд вПдповПдних напрямПв поширення пщходу демонструе, що тага системи широко використовують для управлЫня станами обладнан-ня, контролю за дыльнютю тощо, i поки досить рщко в органПзацПйному управлПннП СЕС [5; 8; 17]. Проте здат-нють програмних агентПв автономно планувати i коор-динувати сво! дП1, гнучко та ¡нтелектуально приймати ршення в динамнно змЫюваних i непередбачуваних умовах життедПяльностП переконуе, що агентно-орПентований пПдхПд мае всП пПдстави бути ключовим в автоматизованПй пПдтримцП оргашзацшного управлПння.
Висновки та дискусiя. Програмно-техннний та технологПчний базис свПтового ¡нформацшно-економн-ного простору сьогоднП розвинутий насттьки, що дозволяе корПнним чином змшити не лише характер функцюнування, а й управлЫня суб'ектами економПчно!' дПя-льностП та економкою в цПлому.
Висока швидксть i глибина змш, nритаманнi сучас-ному сусптьству, висувають iмnератив nроактивностi, i як перспективна розглядаеться проактивна модель процесу прийняття управлшських ршень. Аналiз вщпо-вiдних теоретичних, методичних, технiчних та техноло-гiчних досягнень останнiх роюв переконуе, що наразi сформованi достатн умови для реалiзацiï проактивного мехашзму niдготовки та прийняття уnравлiнських рь шень у СЕС. Результати дослщження рiвня зрiлостi nрограмно-технiчного та шформацшно-технолопчного забезпечення уnравлiння СЕС дозволяють переконати-ся в актуальностi реалiзацiï пщходу в украТнських еко-номiчних реалiях■
Реалiзацiя проактивного механiзму прийняття управлшських ршень у СЕС вимагае розробки i впровадження в практику управлшня пбридних штелектуальних 1СУ, що фунтуються на iнтеграцiï новiтнiх шформацмних аналь тичних технологiй для виявлення знань щодо закоыв розвитку СЕС у величезних масивах даних.
Для реалiзацiï ефективноТ взаемодп мiж рiвнями уnравлiння при nроектуваннi 1СУ повинна використову-ватись концеnцiя багаторiвневих штелектуальних систем. Як багаторiвнева система 1СУ мае включати аналь тичн iнструменти niдтримки стратегiчних рiшень, за-безпечувати керiвникiв найnовнiшою iнформацiею щодо тенденцш розвитку зовнiшнього середовища, потен^ал СЕС, а також широко впроваджувати автоматичн фун-кцп прийняття оперативних ршень.
Ключовi вимоги до сучасних 1СУ - високий рiвень гнучкосп, оnеративностi, nродуктивностi; адаnтивностi до змш умов середовища; високий nотенцiал штегрова-ностi i взаемодп з шшими системами - визначають до-цтьнють мережевоТ структури системи та перспектив-нiсть застосування при ïï формуванн агентно-орiентованого niдходу, що розвиваеться в межах кон-цепцп розподтеного штучного iнтелекту■ Мережева структура 1СУ цiлковито вiдnовiдае мережевому принципу оргашзацп iнформацiйноï економiки■ Агентний пщхщ у поеднанн з проблемно-структурною методолопею формування гiбридних систем здатн забезпечити ево-люцiю, niдтримати самооргашзацю, створити умови для розвитку 1СУ, що дозволяе визнати Ух вщповщнють та високi nотенцiйнi можливостi для пщтримки виршен-ня завдань проактивного управлшня СЕС.
Запропонована агентна багаторiвнева модель 1СУ niдтримуе механiзм дiагностування стану СЕС як конфь гурацп "об'ект-проект-процес-середовище" та ^рунту-еться на штеграцп новiтнiх 1Т накопичення та аналiзу даних. Використаний при ïï nобудовi агентно-орiенто-ваний niдхiдзабезnечуе паралельне виконання операцш на рiвнях проекту, процесу i середовища, розподт формування ршення мiж сnецiалiзованими агентами, управлшня знаннями, переходи мiж процесами проактивного управлшня, а також штеграцю рiзних шформа-цiйних систем, методiв, режимiв niдготовки та аналiзу даних в межах однiеï моделк
Надбудовуючись над наявними засобами автоматизации запропонована 1СУ дозволяедiево i рацюнально iнтегрувати рiзнi види програмного забезпечення управлшня СЕС на основi юнуючо1 IТ-iнфраструктури■ Колек-тивна взаемодiя програмних агентiв, що утворюють таку iнтелектуальну iнформацiйну систему, не просто штегруе програмне забезпечення, а формуе системну компетен-цiю проактивност самоï 1СУ, оскiльки nроактивнiсть -базова властивють кожного окремого агенту, якою вш надiляе функцiонуючу систему. Створена штелектуальна система стае частиною глобального мережевого сере-
довища, його структурною ланкою. При цьому вщпадае необхщнють вiдносити ïï до певного чггко визначеного рiвня ieрархiï систем: галузевого, територiального (репо-нального), пщприемств тощо, осктьки вона мае не Тера-рхГчну, а мережеву форму оргашзацп, що найкраще вщ-повщае зростаючiй складностi сусптьно''' i господарсько''' взаемодп, тобто модель може бути запроваджена у будь-яких CEC.
Aгентне моделювання ЮУ, як i будь-який метод rn-знання, мае низку недолив, серед яких непрозорiсть процесу отримання ршення, можливють невдалого завершення функцюнально правильно'' дiï аген^в тощо. Проте факти успшного використання технологи в еко-номГчшй сфер^зокрема представленi i в наших досль дженнях [1; 15-16],е вагомим пщтвердженням перспективности обраного пщходу. Mожливiсть iнтерактивного доопрацювання рiшення компетентною особою дозволяе певним чином зменшити вплив некерованих факто-рв та удосконалити пщхщ.
Запропонована в робот агентна модель штелектуа-льно' ЮУ CEC надалi буде розвиватися в напрямi конк-ретних форм i методiв ïï реалiзацiï. Подальшi досль дження насамперед мають концентруватися на питан-нях пiдвищення значення аналiтичноï складово' у стру-ктурГ системи та формування прямих та зворотних ко-ординацшних зв'язюв мГж технолопчним елементом та фyнкцiональними елементами ЮУ. Осктьки агентний пщхщ передбачае використання рефлексивних вщно-шень та взаемодй з'являеться можливють дослщжува-ти моделi когытивного yправлiння CEC. Розвиток цього напряму без сумнву мае значн перспективи.
Спиcoк викoриcтаниx джерел:
1. Чорноус Г.О. Проактивне управлшня соцiально-економiчними системами на основ! iнтелектyального аналiзy даних: методолопя i моделм монографiя / Г.О. Чорноус. - К.: ВПЦ "Ки'вський ушверситет", 2014. - Э51 с.
2. Power D.J. Decision Support Systems / D.J. Power, R. Sharda and F. Burstein // Wiley Encyclopedia of Management: Management Information Systems. Vol. 7, - Willey, 2015. - Pp. 2Э5-290.
3. Vercellis C. Business Intelligence: Data Mining and optimization for decision making / C. Vercellis. - Willey Publishing, 2009. - 4Э6 p.
4. Minelli M. Big Data, Big Analytics: Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today's Businesses / M. Minelli, M. Chambers, A. Dhiraj. - New Jersey: John Wiley & Sons, 201Э. - 224 p.
5. Плескач В.Л. Aг6нтнiт6хнологiï / В.Л. Плескач, Ю.В. Рогушина. - К. : ra-ITEY, 2005. - 338 с.
6. Tрахтенгерц ЭА Компьютерные методы реализации экономических и информационных управленческих решений. В 2-х томах. ^м 2. Реализация решений. - M.: ^HTET, 2009. - 224 с.
7. Decision Support and Business Intelligence Systems / E. Turban, R. Sharda, D. Delen, J.E. Aronson, T.-P. Liang, D. King. - Prentice Hall, 2010. - 720р.
S. Ыформацмнюистеми в економц ^онографля / [C. В. Устенко та ¡н.]; за заг. ред. проф. О.В. Устенка. - К. : К^У, 2012. - 425 с.
9. Черняк О.!. Ытелектуальний аналiз даних / О.!. Черняк, П.В. Захарченко. - К.: Знання, 2014. - 599 с.
10. Вп"лшський В.В. Штучний штелект у систем1 прийняття управлшських ршень / В.В. Вгглшський // Нейро-неч™ технологи' моделювання в економщк - 2012. - №1. - C. 97-11S.
11. Колесников AB. Mетодология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем / AB. Колесников, ИА Кириков. - M. : ИПИ PAH, 2007. - 387с.
12. Гибридные адаптивные интеллектуальные системы / ПЖ Клачек и др.; Ч. 1. Tеория и технология разработки. - Калининград, 2011. - Э7Э с.
13. Швецов A.H. Aгентно-ориентированные системы: основные модели / A.H. Швецов. - Вологда: Во^У, 2012. - 1S9 с.
14. Cкобелев П.О. Myльтиагентные технологии для управления ресурсами предприятий в реальном времени в практических применениях/ П.О. Cкобелев. - http://www.iki.rssi.ru/seminar/20110Э0204/ presentation/20110303_03.pdf
15. Чорноус Г.О. Cистеми управлшня транспортним пщприемст-вом: iнт6л6ктyалiзацiя в умовах глобалiзацiï рлектронний ресурс] / Г.О.Чорноус // Miжнароднi вщносини. Cерiя: економ1чш науки. - 2014. -№3. - Режим доступу: http://journals.iir.kiev.ua/index.php/ec_n/article/ view/2307
16. Чорноус Г.О. Розробк аЫтелектуальноТ агентно-орieнтованоï системи пiдтримки прийняття ршень на пiдприeмствi / Г.О.Чорноус // Вюник КиТвського нацiонального yнiверситетy. Eкономiка. - 2014. - Вип. 160. -C. 101-109. http://dx.doi.org/10.17721/1728-2667.2014/160-7/20
17. Srinivasan D. Innovations in Multi-Agent Systems and Application / D. Srinivasan (Eds). - Springer, 2013. - 312 p.
Hafliwwna go peflaK^i 25.12.15
Г. Черноус, канд. экон. наук, доц.
Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко, Киев, Украина
АГЕНТНАЯ МОДЕЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ В ЭКОНОМИКЕ
В статье исследована проблема построения модели эффективной информационной системы управления субъектами экономики, соответствующей ведущим тенденциям современного экономического развития. Проанализирована современная программно-технологическая база для поддержки управленческих процессов в экономике; обоснована перспективность агентной многоуровневой модели интеллектуальной информационной системы проактивного управления социально-экономической системой; предложена структура соответствующей модели и проанализированы результаты ее внедрения в практику управления.
Ключевые слова: информационная система управления, агентно-ориентированный подход, модель, проактивное управление, социально-экономическая система.
G. Chornous, PhD in Economics, Associate Professor Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine
AGENT-BASED MODEL OF INTELLIGENT INFORMATION CONTROL SYSTEMS
IN ECONOMICS
The paper deals with the problem of developing the effective information control system' model for economic subjects corresponding to the main trends of modern economic development (globalization, informatization, intellectualization, etc.). The basis of the system model development is proactive decision-making process as one that best matched to the current pace of information society development. Analysis of existing software and technology base for support of control processes in the economy demonstrates the need of the formation and implementation in practice hybrid intelligent information control systems, based on the integration of information analytics technology and other advanced IT. The agent multilevel model of intelligent information systems for proactive management of socio-economic system was recognized advantageous as one that provides distribution of solution generation between specialized agents, knowledge management, transitions between the processes of proactive management and the integration of different information systems, methods, modes of preparation and analysis within the same model. The structure of the model was proposed, it includes the groups of agents: data collection, monitoring, solutions generation, modelling, action, user preferences study and presentations. The analysis of the results of the model implementation in management practices demonstrates significant economic effect.
Keywords: informationcontrolsystem, agent-orientedapproach, model, proactivemanagement, socio-economicsystem.
Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Economics, 2016; 1 (178): 47-52
УДК 330.341.1
JEL М 21, О 31
DOI: http://dx.doi.org/10.17721/1728-2667.2016/178-1Z8
Г. Ямненко, канд. екон. наук, доц.
ДВНЗ "Кшвський нацюнальний економ1чний ужверситет iMern Вадима Гетьмана", КиТв
1ННОВАЦ1ЙН1 АСПЕКТИ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТ1 ПЩПРИСМСТВ
Свтовий doceid економiчного розвитку св'дчить, що катал/затором модертзаци й структурноï перебудови еко-ном'ки кра'/ни с 'нновацп, як сприяють посиленню конкурентоспроможностi, прибутковост' та iннoвацiйнoгo розвитку шдприсмств, допомагають завойовувати нов/' й утримувати icнуючi ринки. Виршення проблем актив'заци нно-вацшноУ дiяльнocтi п'дприсмств стае головною запорукою забезпечення усп'ху ринкових реформ. У результатi до-сл/дженнявизначено конкуренты переваги, пoв'язанi з /нновац/йною дiяльнicтю. Обфунтовано, що утримання ст/йкоï конкурентноï позицй' на ринку залежить в'д визначення та пдтримання ключових чинникв усп'ху. Запропоновано ос-новн' етапи забезпечення кoнкурентocпрoмoжнocтi шдприсмства на ocнoвi використання його iннoвацiйнuх можливостей. Показано, що тльки розвиваючи снуючi та формуючи нов1' конкурентн перевагип/дприсмство зможе досягти бажаного стану кoнкурентocпрoмoжнocтi у сучасних реалiях. Для забезпечення кoнкурентocпрoмoжнocтi тдприсмств пропонусться формувати ефективну конкурентну стратег'ю шляхом широкого використання iннoвацiйнuх ршень на ocнoвi знань. Основою конкурентних переваг сл'д вважати процес стимулювання /нновац/й.
Ключoвi слова: шновацшна д'яльнсть, знання, конкурентоспроможнсть п/дприсмств, конкурентн переваги.
Постановка проблеми. У сучасному ринковому се-редовищП, що постйно змшюеться, проблема забезпечення конкурентоспроможност! е надзвичайно актуальною для пщприемств, що намагаються вести успшну господарську дПяльнють.Загострення конкуренцп ставить новП вимоги до бЬнес-процесв дПяльност суб'екпв господарювання. Забезпечення та пщтримка конкурентоспроможност! пщприемства е важливим фактором його успшного функцюнування у довгостроковш перспектив!. Сьогодш, в умовах мЫливого ринкового сере-довища та глобалЬаци пщприемство досягне устхуна основ! ¡мплементаци певних переваг, що пщшмають його на щабель вище своТх конкурента.
Запорукою успгсу сучасних пщприемств е ¡нноваци як пщфунтя модершзаци, фактор успшно! дтльностк Саме вони сприяють формуванню та пщтриманню конкурентоспроможност!, а також е стимулом економмного
зростання держави. Aктивна Ыновацшна дiяльнiсть не ттьки забезпечye прогресивнють розвитку сусптьства, а й сприяe пщвищенню рiвня конкурентоспроможност пiдприeмств. 1нтенсифка^я та глобалiзацiя сучасних економiчних процеав на основi швидко! змЫи шформа-цп та знань викликають необхщнють гнучко! адаптаци в функцюнуваны рiзних суб^ктв господарюваннята по-шугав шляхiв посилення конкурентоспроможност на ринку, що надаe Ум особливо! актуальность
Дослщження проблем активiзацiï Ыновацшно! активности пiдприeмств обумовлено ïï впливом на ефектив-нють дiяльностi, стабтьнють функцюнування, вщтво-рення виробничого потен^алу, рiвень iнтелектyалiзацiï бiзнес-процесiв,безпосередньо впливаючи на конкурен-тоспроможнють пiдприeмства. Вщ Ыновацш чекають забезпечення розвитку пiдприeмств та створення поту-жних стимyлiв ефективно! пращ пщвищення конкурен-
© Ямненко Г., 2016
